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模式识别课程中的主成分分析方法PCA的matlab实现源码-Pattern Recognition in the principal component analysis PCA matlab to achieve source
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principal component analysis(PCA)主成分分析，Matlab实例代码-principal component analysis(PCA)
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基于主成分分析方法即pca法的数据压缩与解压缩代码-Method that is based on principal component analysis pca method data compression and decompression code
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基于matlab的PCA主成分分析人脸识别算法设计，请自行在网上下载RLE人脸数据图片库。-Matlab-based principal component analysis PCA face recognition algorithm design, your own face in the online downloads RLE data Stock Photography.
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主元分析法（PCA）处理数据，将对结果影响小的某些因素剔除，只保留对结果影响大的一些因素。-Principal component analysis (PCA) process the data, the results will eliminate some of the factors affecting small, leaving only a great impact on the results of a number of factors.
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基于主元分析（PCA）的迷幻连超分辨率重建 通过利用PCA及图像数据库将低分辨率的人脸进行重建-Based on principal component analysis (PCA) psychedelic even super-resolution image reconstruction through the use of PCA and low-resolution face database will be rebuilt
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里面包含主元分析PCA的Matlab代码 协方差 贡献率-Matlab code which contains the covariance contribution rate of principal component analysis PCA
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）；特征脸；opencv-Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) characteristic face opencv
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用于各种特征提取主成分分析法，如表情提取，人脸提取，识别分类等-For a variety of features to extract the principal component analysis (pca)，Such as expression extraction, face extraction, identification classification, etc
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢？如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量
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人脸特征抽取。主成分分析法。特征降维。样本矩阵。-Facial feature extraction。Principal component analysis (pca).Feature dimension reduction.The sample matrix
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主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题-Principal component analysis (Principal Component Analysis, PCA) or PCA. Is a statistical analysis of the principal contradiction of things to ma
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Principal Component Analysis (PCA) for fault detection and use T^2 statistic and SPE statistic
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主成分分析，将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。-Principal Component Analysis(PCA)，a multivariate statistical analysis method, which is based on the linear transformation of multiple variables to fewer important variables.
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人脸搜索简单实现，使用主成分分析算法(PCA)，依赖opencv，对若干张人脸图片进行PCA降维处理，然后将输入人脸图片与降维后的数据做比较，根据权重输出结果，权重越大则人脸越相似-Simple face search, using the principal component analysis (PCA) algorithm, opencv, for a number of face images for PCA dimension reduction, and then the input
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主成分分析（PCA）的MATLAB源程序，数据降维处理-Principal component analysis (PCA) of MATLAB source, data dimension reduction process.
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主成分分析（PCA）的matlab程序,用于数据处理-Principal component analysis (PCA) of the matlab program
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自己编写的主成分分析法的代码，可用于定位中特征的提取-Write your own code of principal component analysis (pca), can be used to locate in feature extraction
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主成分分析法PCA，matlab源码，欢迎下载。-Principal component analysis PCA, matlab source code, welcome to download.
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主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种将高维数据投影到低维
数据的线性变换方法，这一方法的目的是寻找在最小均方意义下最能代表原始数据特征
的投影方向，用这些方向矢量表示数据。-Principal component analysis (PCA) is a kind of high dimensional data to the low dimension.The objective of this method is to find the
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